yolov5的部署推理

YoloV5的部署推理可以通过以下步骤完成：

1. 准备模型：从GitHub上下载预训练的模型权重文件，或者使用自己训练的权重文件。

2. 安装依赖项：安装PyTorch、OpenCV和其他必要的库。

3. 转换模型：将PyTorch模型转换为ONNX格式，使用ONNX Runtime进行推理。

4. 部署模型：将模型部署到目标设备（如CPU、GPU或Edge设备）上，使用C++或Python API进行推理。

下面是一个简单的示例，演示如何使用YoloV5进行对象检测：

import cv2
import numpy as np
import onnxruntime as ort

# 加载模型
sess = ort.InferenceSession('yolov5s.onnx')

# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 预处理图像
img = cv2.resize(img, (640, 640))
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = np.transpose(img, (2, 0, 1))
img = img.astype(np.float32) / 255.
img = np.expand_dims(img, axis=0)

# 推理
input_name = sess.get_inputs()[0].name
output_name = sess.get_outputs()[0].name
pred = sess.run([output_name], {input_name: img})[0]

# 后处理结果
boxes = pred[..., :4]
confidences = pred[..., 4:5] * pred[..., 5:]
class_ids = np.argmax(pred[..., 5:], axis=-1)

此代码加载了预训练的YoloV5模型（使用ONNX格式），加载图像，并在图像上运行推理。最后，它将检测到的对象的边界框、置信度和类别ID提取出来。